The role of emotion-related individual differences in enjoyment and masking smile judgment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While some research indicates that individuals can accurately judge smile authenticity of enjoyment and masking smile expressions, other research suggest modest judgment rates of masking smiles. The current study explored the role of emotion-related individual differences in the judgment of authenticity and recognition of negative emotions in enjoyment and masking smile expressions as a potential explanation for the differences observed. METHODS: Specifically, Experiment 1 investigated the role of emotion contagion (Doherty in J Nonverbal Behav 21:131-154, 1997), emotion intelligence (Schutte et al. in Personality Individ Differ 25:167-177, 1998), and emotion regulation (Gratz and Roemer in J Psychopathol Behav Assess 26:41-54, 2004) in smile authenticity judgment and recognition of negative emotions in masking smiles. Experiment 2 investigated the role of state and trait anxiety (Spielberger et al. in Manual for the state-trait anxiety inventory, Consulting Psychologists Press, Palo Alto, 1983) in smile authenticity judgment and recognition of negative emotions in the same masking smiles. In both experiments, repeated measures ANOVAs were conducted for judgment of authenticity, probability of producing the expected response, for the detection of another emotion, and for emotion recognition. A series of correlations were also calculated between the proportion of expected responses of smile judgement and the scores on the different subscales. RESULTS: Results of the smile judgment and recognition tasks were replicated in both studies, and echoed results from prior studies of masking smile judgment: participants rated enjoyment smiles as happier than the masking smiles and, of the masking smiles, participants responded "really happy" more often for the angry-eyes masking smiles and more often categorized fear masking smiles as "not really happy". CONCLUSIONS: Overall, while the emotion-related individual differences used in our study seem to have an impact on recognition of basic emotions in the literature, our study suggest that these traits, except for emotional awareness, do not predict performances on the judgment of complex expressions such as masking smiles. These results provide further information regarding the factors that do and do not contribute to greater judgment of smile authenticity and recognition of negative emotions in masking smiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».